Show simple item record

dc.contributor.authorSaraydemir, Safak
dc.contributor.authorTaspinar, Necmi
dc.contributor.authorEroğul, Osman
dc.contributor.authorKayserili, Holya
dc.date.accessioned2019-07-08T13:29:35Z
dc.date.available2019-07-08T13:29:35Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationSaraydemir, Ş., Eroğul, O., Taşpınar, N., & Kayserili, H. (2014, April). A medical decision support system based on Gabor fisher classifier for evaluation of Down syndrome affecteds. In 2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 2253-2256). IEEE.en_US
dc.identifier.isbn978-1-4799-4874-1
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.urihttps://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6830714
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11851/1800
dc.description.abstractToday, one of the most frequently encountered dysmorphic diseases, Down syndrome, includes different findings belonging to the face. Early diagnosis of Down syndrome is vital for individual's further life. The databases, which were benefited by making comparisons on pre-diagnosis of Down syndrome, are not objective as doctor's experiences come into prominence. To speed up pre-diagnosis and eliminate subjectivity, computer-assisted objective methods are needed. In this research, belonging to children's pictures with Down syndrome and normal operation of two separate groups are tried to distinguish on database groups. As feature, filter responses obtained as a result of Gabor Wavelet Transform (GWT) are used. Dimension reduction is provided with Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) on the reaching higher dimension feature vectors. Classification process was carried out with kth Nearest Neighbor (kNN) and Support Vector Machines (SVM) which has been successfully used in pattern recognition applications.en_US
dc.description.abstractGünümüzde sıkça rastlanan dismorfik hastalıklardan biri olan Down sendromu, yüze ait farklı bulgular içermektedir. Down sendromunun erken teşhis edilmesi, bireyin ileriki yaşamı açısından önem arz etmektedir. Down sendromunun ön tanısının konulmasında karşılaştırma yapılarak faydalanılan veritabanları hekimin tecrübesi ön plana çıktığı için objektiflikten uzaktır. Ön tanı sürecini hızlandıracak ve subjektifliği ortadan kaldıracak, bilgisayar destekli objektif yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, Down sendromlu ve normal çocuklara ait iki ayrı gruba ayrılmış resimlerden oluşan bir veritabanında grupların birbirinden ayrılmasına çalışılmıştır. Özellik olarak Gabor Dalgacık Dönüşümü (GWT) sonucu elde edilen filtre cevapları kullanılmıştır. Yüksek boyutlara ulaşan özellik vektörleri üzerinde Temel Bileşen Analizi (PCA) ve Doğrusal Ayırtaç Analizi (LDA) ile boyut indirgeme sağlanmıştır. Sınıflandırma işlemi örüntü tanıma uygulamalarında başarıyla kullanılmakta olan k. En Yakın Komşuluk (kNN) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) ile sağlanmıştır.tr_TR
dc.language.isoturen_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectdown syndromeen_US
dc.subjectface recognitionen_US
dc.subjectgabor wavelet transformen_US
dc.subjectgabor fisher classifieren_US
dc.subjectknnen_US
dc.subjectsvmen_US
dc.subjectDown Sendromutr_TR
dc.subjectYüz Tanımatr_TR
dc.subjectGabor Dalgacık Dönüşümütr_TR
dc.subjectGabor Fisher Sınıflandırıcıtr_TR
dc.subjectkNNtr_TR
dc.subjectSVMtr_TR
dc.titleDown Sendromlu Bireylerin Değerlendirilmesinde Gabor Fisher Sınıflandırıcı Tabanlı Tıbbi Karar Destek Sistemitr_TR
dc.title.alternativeA Medical Decision Support System Based on Gabor Fisher Classifier for Evaluation of Down Syndrome Affectedsen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.relation.journal2014 22nd Signal Processing And Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.contributor.departmentTOBB ETU, Faculty of Engineering, Department of Biomedical Engineeringen_US
dc.contributor.departmentTOBB ETÜ, Mühendislik Fakültesi, Biyomedikal Mühendisliği Bölümütr_TR
dc.identifier.startpage2253
dc.identifier.endpage2256
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4640-6570
dc.identifier.wosWOS:000356351400543
dc.identifier.scopus2-s2.0-84903790720
dc.contributor.tobbetuauthorEroğul, Osman
dc.contributor.YOKid10187
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2014.6830714
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıtr_TR


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record